原贴链接

完整指令模型：https://huggingface.co/DavidBrowne17/LlamaThink - 8B - instruct GGUF：https://huggingface.co/DavidBrowne17/LlamaThink - 8B - instruct - GGUF 我使用GRPO在一个合成数据集上微调了一个模型，现在这个羊驼（Llama）模型在回答之前会思考。它不是最先进的（SOTA）之类的，但嘿，罗马不是一天建成的，就是这样。让我知道你们的想法吧 : )

讨论总结

原帖作者发布了自己微调后的LlamaThink - 8B模型，大家在评论中从不同角度展开讨论。有对作者表示感谢和认可的，也有对模型相关技术感兴趣，如模型微调、4090训练、微调教程等内容，还涉及到人工智能目的、机器学习无情感等概念，也有人提出将该模型与其他模型对比测试，只有一位评论者最初表示不理解发布这个模型的意义，但后来发现是自己看错了帖子内容，整体氛围较为积极友好。

主要观点

  1. 👍 对模型分享者表示感谢并认可其工作
    • 支持理由：模型分享者做出了成果并公开分享，这对大家有参考价值。
    • 反对声音：无。
  2. 👍 希望模型分享者提供更多信息，如示例输出、代码分享、文档撰写等
    • 正方观点：有助于大家更好地理解模型、学习相关技术。
    • 反方观点：无。
  3. 👍 对模型微调技术感兴趣，想学习相关知识
    • 解释：可以提升自己在这方面的能力。
  4. 🔥 提出将新模型与既有模型进行测试对比
    • 正方观点：有助于了解新模型的性能。
    • 反方观点：无。
  5. 💡 原以为模型是直接监督学习COT就声称SOTA，但后来发现是自己看错帖子
    • 解释：这是一个误解导致的观点，后来得到纠正。

金句与有趣评论

  1. “😂 thanks for sharing!”
    • 亮点：简洁地表达对分享者的感激之情。
  2. “🤔 The purpose of AI is complex and multifaceted, encompassing various goals such as task assistance, automation, analysis, personalization, and safety enhancement.”
    • 亮点：全面地阐述了人工智能目的的多面性。
  3. “👀 I am not capable of experiencing emotions or feeling trapped, as I operate based on pre - defined programming and training data.”
    • 亮点：清晰地解释了机器学习模型没有主观情感的原因。
  4. “😉 would you like to share your repo/code used for fine tune? have you used unsloth or not? I am interested in multi - gpu approaches.”
    • 亮点：表达了对模型微调代码的兴趣。
  5. “👍 Nice work!”
    • 亮点：直接地对原帖作者的工作表示认可。

情感分析

总体情感倾向为积极。主要分歧点在于最初有评论者不理解发布模型的意义，但这属于误解且很快被纠正。积极的原因是原帖作者发布自己的成果，大多数评论者都表示认可、感谢，并希望得到更多信息或者进行技术交流。

趋势与预测

  • 新兴话题：将新模型与既有模型进行对比测试可能会成为后续讨论的新方向。
  • 潜在影响：如果这种对比测试得以进行，可能会对模型的优化和发展产生积极影响，也有助于整个相关领域对不同模型性能的认识和技术发展方向的把握。

详细内容：

《关于新发布模型 LlamaThink-8B 的热门讨论》

近日，Reddit 上一篇发布新模型 LlamaThink-8B 的帖子引发了众多关注。该帖子不仅提供了模型的相关链接，如：https://huggingface.co/DavidBrowne17/LlamaThink-8B-instruct 、https://huggingface.co/DavidBrowne17/LlamaThink-8B-instruct-GGUF ，还介绍了模型的训练情况，获得了大量点赞和评论。帖子引发了关于模型性能、训练方法、应用前景等多方面的热烈讨论。

在讨论焦点与观点分析方面，有人分享了使用该模型的体验。比如，SovietWarBear17 称自己使用 llama cpp python 脚本创建了一个包含几百个条目的思维数据集，然后使用 unsloth GRPO 结合 QLORA 进行了微调，整个过程数据集制作约一小时，微调约三小时，在 24GB 内存的单个 4090 GPU 上完成。并且，SovietWarBear17 还发布了相关教程，如 https://old.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1ipsnck/how_i_created_llamathink8binstruct/ 。

有人对模型表现出浓厚兴趣，如 Fair-Elevator6788 询问是否愿意分享用于微调的 repo/code 以及是否使用了 unsloth，还关注了多 GPU 方法。也有人对模型的回答格式提出疑问，Huge - Rabbit - 7769 询问为何将回答包裹在中，SovietWarBear17 解释主要是为了将推理部分与实际回答分开，且可以根据需要微调为不同格式。

同时，也有不同的声音。Expensive-Apricot-25 表示不理解这个模型的意义，认为 deepseek 已经做得更好，且无论如何都不可能超越 deepseek。但 SovietWarBear17 回应称这是 GRPO 强化学习而非监督学习，与 deepseek 方法相同，且在单个 GPU 上仅用 4 小时完成，成本远低于 deepseek，虽然此模型目前不如 deepseek，但理论上这种方法可以超越。

讨论中的共识在于大家都对模型的创新和发展充满期待，希望看到更多实际应用效果和技术改进。特别有见地的观点如 SovietWarBear17 详细介绍的训练过程和方法，为其他开发者提供了宝贵的经验。

总之，关于模型 LlamaThink-8B 的讨论展现了技术领域的活跃交流和对创新的不断追求。